Deep learning enables satellite-based monitoring of large populations of terrestrial mammals across heterogeneous landscape

New satellite remote sensing and machine learning techniques offer untapped possibilities to monitor global biodiversity with unprecedented speed and precision. These efficiencies promise to reveal novel ecological insights at spatial scales which are germane to the management of populations and ent...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Nature communications Ročník 14; číslo 1; s. 3072 - 15
Hlavní autoři:	Wu, Zijing, Zhang, Ce, Gu, Xiaowei, Duporge, Isla, Hughey, Lacey F., Stabach, Jared A., Skidmore, Andrew K., Hopcraft, J. Grant C., Lee, Stephen J., Atkinson, Peter M., McCauley, Douglas J., Lamprey, Richard, Ngene, Shadrack, Wang, Tiejun
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	London Nature Publishing Group UK 27.05.2023 Nature Publishing Group Nature Portfolio
Témata:	639/624/1107/510 704/158/2039 Animal behavior Animals Biodiversity Deep Learning Ecosystem Ecosystems Humanities and Social Sciences Learning algorithms Machine learning Mammals multidisciplinary Populations Remote sensing Remote Sensing Technology Satellite imagery Satellites Science Science (multidisciplinary) Strategic management Ungulates
ISSN:	2041-1723, 2041-1723
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!